- Страна
- Россия
- Зарплата
- до 240 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Python (AI) developer
Оценка ИИИзвестная компания, актуальный технологический стек в сфере AI и прозрачные требования. Уровень зарплаты соответствует рынку для Middle+ уровня, а наличие соцпакета добавляет привлекательности.
Сложность вакансии
Оценка ИИТребуется сочетание классического бэкенда (Python, FastAPI, Kafka) и специфического AI-стека (RAG, векторные БД, LangChain), что повышает порог входа. Также необходимо иметь подтвержденный опыт от 3 лет строго по ТК РФ.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка до 240 000 рублей соответствует среднерыночным значениям для Middle Python разработчиков в Москве, однако для специалистов с глубокой экспертизой в AI/LLM рынок может предлагать до 300 000 - 350 000 рублей. Тем не менее, для гибридного формата и стабильной компании это конкурентное предложение.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Bell Integrator уже сейчас
Откликайтесь прямо сейчас, чтобы создавать передовых AI-агентов в команде Bell Integrator!
Описание вакансии
#Вакансия: Python (AI) developer #Сочи
Компания: 🍎Bell Integrator
Формат работы: гибрид в Москве
Вилка: до 240k
Мы ожидаем:
#️⃣Подтвержденный опыт работы от 3х лет (по ТК РФ)
#️⃣Уверенный опыт backend-разработки на Python.
#️⃣Хорошее знание FastAPI, REST API и асинхронного программирования.
#️⃣Опыт работы с PostgreSQL, Docker / Docker Compose.
#️⃣Опыт работы с Qdrant или другими векторными базами данных.
#️⃣Практическое понимание RAG: chunking, embeddings, vector search, metadata filtering.
#️⃣Опыт интеграции LLM API: OpenAI, GigaChat, Anthropic или аналогов.
#️⃣Опыт работы с LangChain, LlamaIndex, HuggingFace или sentence-transformers.
#️⃣Опыт работы с Kafka; RabbitMQ может рассматриваться как аналог.
Чем предстоит заниматься:
#️⃣Проектирование, разработка и внедрение AI-агентов
#️⃣интеграция различных решений с другими системами, обеспечение их взаимодействия
#️⃣работа с LLM, включая prompt engineering и оптимизацию взаимодействия с большими языковыми моделями
Условия:
#️⃣Возможность профессионального и карьерного роста в компании, возможность поучаствовать в разных проектах;
#️⃣Опыт работы в распределенной команде профессионалов;
#️⃣Уровень заработной платы обсуждается индивидуально;
#️⃣Корпоративные скидки на изучение иностранного языка, абонемент в фитнес, образовательные курсы;
#️⃣Формат работы - гибрид в Москве
Контакт✉️: Откликнуться, Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- LLM
- PostgreSQL
- RAG
- Prompt Engineering
- Docker
- Kafka
- REST API
- FastAPI
- LangChain
- RabbitMQ
- OpenAI
- Huggingface
- Anthropic
- LlamaIndex
- Qdrant
- Docker Compose
- GigaChat
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры RAG-систем, указанных в требованиях.
Расскажите, как вы подходите к выбору стратегии чанкинга (chunking) и метафильтрации для оптимизации качества ответов в RAG?
Вакансия предполагает работу с векторными БД.
В чем ключевые отличия Qdrant от других векторных хранилищ, и в каких случаях вы бы предпочли использовать именно его?
Важный навык для разработки AI-агентов.
С какими сложностями вы сталкивались при реализации цепочек в LangChain или LlamaIndex и как их решали?
Проверка навыков асинхронной разработки.
Как эффективно организовать обработку длительных запросов к LLM API в FastAPI, чтобы не блокировать event loop?
Проверка опыта работы с высоконагруженными системами.
